代码修改

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/lead_agent/agent.py

@@ -26,6 +26,9 @@ from deerflow.models import create_chat_model
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# 写作配置 Q&A：意图澄清最多几轮（一条用户消息 = 一轮），到顶强制提交配置卡。
+WRITING_SETUP_MAX_ROUNDS = 3
+
 
 def _get_runtime_config(config: RunnableConfig) -> dict:
     """Merge legacy configurable options with LangGraph runtime context."""
@@ -454,12 +457,17 @@ def _make_lead_agent(config: RunnableConfig, *, app_config: AppConfig):
         # 写作配置 Q&A：最小化 agent —— **只挂 setup_writing 一个工具** + 一份职责单一的独立提示。
         # 关键：绝不给全套工具、绝不复用 lead 超级体提示，否则模型会把「新能源汽车市场分析」之类
         # 长得像任务的输入直接做掉，而不是转成写作配置提交。
+        # 末尾追加 WritingSetupRoundCapMiddleware：澄清最多 3 轮，到顶强制提交配置卡。
         from deerflow.agents.lead_agent.prompt import build_writing_setup_prompt
+        from deerflow.agents.middlewares.writing_setup_round_cap_middleware import WritingSetupRoundCapMiddleware
 
         return create_agent(
             model=create_chat_model(name=model_name, thinking_enabled=thinking_enabled, app_config=resolved_app_config),
             tools=[setup_writing],
-            middleware=_build_middlewares(config, model_name=model_name, app_config=resolved_app_config),
+            middleware=[
+                *_build_middlewares(config, model_name=model_name, app_config=resolved_app_config),
+                WritingSetupRoundCapMiddleware(max_rounds=WRITING_SETUP_MAX_ROUNDS),
+            ],
             system_prompt=build_writing_setup_prompt(writing_setup_article_types),
             state_schema=ThreadState,
         )

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/lead_agent/prompt.py

@@ -927,9 +927,9 @@ def build_writing_setup_prompt(article_types: list[dict] | None = None) -> str:
 - 你能做的动作只有两个：① 用自然语言向用户提问或确认；② 调用 `setup_writing` 工具。**除此之外你没有任何其它工具**，也不要假装调用别的工具、不要做检索、不要做研究。
 - 不要在回复里输出文章段落、要点清单或大纲（用户主动粘贴的大纲除外——原样放进 `outline` 参数）。
 
-【工作流程】
-1. 读用户输入。如果「写什么」已经明确，关键信息（文章类型、字数、读者）即使缺失也可以用合理默认补全——**信息基本够了就直接进入第 3 步，不要为了凑齐而反复追问**。
-2. 只有当「写什么」本身都不清楚时，才用一句话问 1-2 个最关键的问题（最多一轮）。
+【工作流程】（与用户交互确认，但最多 3 轮内必须提交）
+1. 读用户输入，先用一两句话回应并和用户**确认写作意图**；就缺失或模糊的关键项（文章类型、目标字数、目标读者）提问澄清，一次最多问 1-2 个最关键的问题。
+2. 与用户的澄清来回**最多 2 次**。一旦关键信息明确、或已经问过 2 次，就**立即进入第 3 步提交**，缺失字段用合理默认值，绝不无休止追问。
 3. 调用 `setup_writing` 提交配置：
    - `user_intent`：精炼成一句话的写作目标（必填）。
    - `article_type`：见下方可选类型；不确定就留空。

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/middlewares/writing_setup_round_cap_middleware.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""写作配置 Q&A 的「轮数上限」中间件。
+
+意图阶段允许与用户来回澄清确认，但**最多 N 轮后必须出结果**：到上限时，在模型请求里
+注入强制指令 + 用 ``tool_choice`` 锁定 ``setup_writing``，逼模型立刻提交配置卡，不再提问。
+
+「一轮」= 一条用户消息（HumanMessage）。达到 ``max_rounds`` 条用户消息时强制提交。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from collections.abc import Awaitable, Callable
+from typing import override
+
+from langchain.agents import AgentState
+from langchain.agents.middleware import AgentMiddleware
+from langchain.agents.middleware.types import ModelCallResult, ModelRequest, ModelResponse
+from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
+
+
+class WritingSetupRoundCapMiddleware(AgentMiddleware[AgentState]):
+    """达到澄清轮数上限时，强制模型调用 ``setup_writing`` 提交。
+
+    软约束（注入 SystemMessage）+ 硬约束（``tool_choice`` 锁定工具）双保险：即使个别模型
+    无视提示，``tool_choice`` 也会逼它产出一次 ``setup_writing`` 调用。
+    """
+
+    def __init__(self, max_rounds: int = 3, tool_name: str = "setup_writing") -> None:
+        super().__init__()
+        self._max_rounds = max(1, max_rounds)
+        self._tool_name = tool_name
+
+    def _should_force(self, messages: list) -> bool:
+        human_count = sum(1 for m in messages if isinstance(m, HumanMessage))
+        return human_count >= self._max_rounds
+
+    def _reminder(self) -> SystemMessage:
+        return SystemMessage(
+            content=(
+                f"【系统强制】意图澄清已达 {self._max_rounds} 轮上限。"
+                "现在必须立即调用 setup_writing 提交写作配置，禁止再向用户提任何问题。"
+                "缺失或不确定的字段一律用合理默认值："
+                "word_count_target 默认 800、target_audience 默认「普通读者」、"
+                "writing_mode 默认 loose、material_source 默认 knowledge_base、"
+                "article_type 不确定就留空。"
+            )
+        )
+
+    def _patch(self, request: ModelRequest) -> ModelRequest:
+        return request.override(
+            messages=[*request.messages, self._reminder()],
+            tool_choice=self._tool_name,
+        )
+
+    @override
+    def wrap_model_call(
+        self,
+        request: ModelRequest,
+        handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse],
+    ) -> ModelCallResult:
+        if self._should_force(request.messages):
+            request = self._patch(request)
+        return handler(request)
+
+    @override
+    async def awrap_model_call(
+        self,
+        request: ModelRequest,
+        handler: Callable[[ModelRequest], Awaitable[ModelResponse]],
+    ) -> ModelCallResult:
+        if self._should_force(request.messages):
+            request = self._patch(request)
+        return await handler(request)